CC BY
50
Таким образом, на основе автоматизированной технологии построения экспертных информационных систем, включающей методику автоматизированного формирования интеллектуального ядра ЭС, был разработан программный комплекс, позволяющий осуществлять автоматизированное построение экспертных систем для различных предметных областей и поддерживающий весь жизненный цикл их разработки.
ЛИТЕРАТУРА
1. Арзамасцев А.А., Неудахин А.В., Зенкова Н.А. Автоматизированная технология построения экспертных систем с интеллектуальным ядром на основе ИНС-моделей // Открытое образование. Москва, 2008. Вып. 3(68). С. 35-39.
2. Арзамасцев А.А., Крючин О.В., Азарова П.А., Зенкова Н.А. Универсальный программный комплекс для компьютерного моделирования на основе искусственной нейронной сети с самоорганизацией структуры // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Естеств. и техн. науки. Тамбов, 2006. Т. 11. Вып. 4. С. 564-570.
Поступила в редакцию 12 ноября 2008 г.
Arzamastsev A.A., Neudakhin A.V. Conceptual basis of designing of expert systems. The article focuses on the main principles of the development of expert systems.
Key words: development of expert systems, artificial neural networks.
ЛИТЕРАТУРА
3. Арзамасцев А.А., Неудахин А.В., Зенкова Н.А. Автоматизированная технология построения экспертных систем с интеллектуальным ядром на основе ИНС-моделей // Открытое образование. Москва, 2008. Вып. 3(68). С. 35-39.
4. Арзамасцев А.А., Крючин О.В., Азарова П.А., Зенкова Н.А. Универсальный программный комплекс для компьютерного моделирования на основе искусственной нейронной сети с самоорганизацией структуры // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Естеств. и техн. науки. Тамбов, 2006. Т. 11. Вып. 4. С. 564-570.
УДК 519.95+301
ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В СФЕРЕ СОЦИАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
© С.Е. Жуликов, О.В. Жуликова
Ключевые слова: социальная информационная система, жизненный цикл, математическое моделирование, цель моделирования, проектирование, функциональная модель, информационные технологии.
В данной статье раскрывается взаимосвязь нескольких научно-исследовательских направлений: математического, определяемого используемыми методами; обществоведческого, включающего дефиницию «социальные системы»; технического, заданного развитием и всевозрастающей значимостью информациологии. Анализ одного из подходов к пониманию и определению этапов жизненного цикла математического моделирования социальных информационных систем поясняет процесс создания данного вида модели как процесс развития социальной организации, что сближает данную научно-творческую деятельность с её объектом - информационной социальной системой, тем самым повышая качество решения поставленной задачи.
В течение всего периода своего исторического развития человечество постоянно накапливало знания, умения, навыки работы, данные об окружающем мире, другими словами - собирало информацию. В первоначальный период информация передавалась из поколения в поколение в виде устных рассказов. Возникновение и развитие письменности, а затем и книгопечатного дела позволило передавать и хранить информацию в более надежном виде. Открытие и широкое использование электричества привели к появлению телеграфа, телефона, радио, телевидения - средств, позволяющих оперативно передавать и накапливать информацию. Развитие прогресса обусловило резкий рост информации, в связи с чем вопрос о ее сохранении и переработке становился год от года острее. С появлением вычислительной техники значительно упростились способы хранения, а главное, обработки информации. Развитие вычислительной техники на базе микропроцессоров приводит к совершенствованию компьютеров и программного обеспечения. Появляются программы, способные обработать большие потоки информации. С помощью таких программ создаются информационные
системы. Как известно, целью любой информационной системы является обработка данных об объектах и явлениях реального мира и предоставление человеку нужной информации о них.
Под социальной информационной системой понимается организованная совокупность программнотехнических и других вспомогательных средств, технологических процессов и функциональноопределенных групп работников, обеспечивающих сбор, представление и накопление информационных ресурсов в социальной сфере, поиск и выдачу сведений, необходимых для удовлетворения информационных потребностей пользователей. Автоматизация социальных информационных систем является на данный момент одной из самых ресурсоемких областей деятельности техногенного общества. Одной из причин активного развития данной области является то, что автоматизация служит основой коренного изменения процессов управления, играющих важную роль в деятельности человека и общества.
Понятие жизненного цикла распространено как в естественных науках, так и в гуманитарных и общест-
венных науках. Под жизненным циклом универсально понимают определенную последовательность состояний в течение времени. Применяя понятие жизненного цикла, можно отчетливо выделять этапы, которые проходит математическое моделирование социальных информационных систем.
Жизненный цикл математического моделирования социальных информационных систем - совокупность стадий и этапов, которые проходит моделирование от момента принятия решения создания (усовершенствования) информационной системы до момента, когда данная модель становится полностью функционирующей с учетом всех модификаций.
Концепциям жизненного цикла уделяется большое внимание в литературе. Жизненный цикл используется для объяснения того, как продукт проходит через этапы рождения (формирования), роста, зрелости и упадка.
Одним из вариантов деления жизненного цикла математического моделирования информационных социальных систем предусматриваются следующие этапы:
1. Предпроектный этап, где задается некоторый социальный «нематематический» объект, что затрудняет четкое описание ситуации. Выявляются основные особенности социального явления и связи между ними на качественном уровне. Определяется цель моделирования. Следует отметить, что понятие цели трактуется во многих литературных источниках неоднозначно, например:
- желаемое состояние или результаты;
- идеальное, мысленное предвосхищение результата деятельности;
- конкретные конечные состояния;
- осознаваемый необходимый результат деятельности, имеющий количественное и качественное определение, вытекающее из перспективных и социальноэкономических законов, а также требований, возникающих внутри самой организации.
Таким образом, термин «цель» следует воспринимать как желаемое и выраженное: 1) количественно (сколько); 2) качественно (что) будущее состояние объекта, имеющего; 3) срок достижения (когда); 4) ответственного исполнителя (кто); 5) ограничения по ресурсам (чем).
2. Проектный этап, где найденные качественные зависимости формулируются на языке математики, то есть строится математическая модель. На этом этапе большое внимание уделяется разработке алгоритмов и численных методов решения задачи на ЭВМ, при помощи которых результат может быть найден с необходимой точностью и за допустимое время.
Большинство реальных процессов в обществе достаточно сложны, поэтому соответствующие им математические модели нелинейны. Это усложняет работу на проектном этапе: если аналитическое решение существует, мы получаем ответ в виде функциональной зависимости или явное выражение для искомой величины (величин), в противном случае находим численное решение, используя тот или иной численный метод
- для этого от непрерывной модели переходим к дискретной. Далее осуществляется выбор или разработка нового вычислительного алгоритма для компьютерной реализации модели. Итог - разработка программы. Программа позволяет визуализировать результаты вычислительного эксперимента. С ее помощью можно проигрывать различные сценарии поведения решения
при различных начальных данных, параметрах, значениях исходной социальной информационной системы.
3. Тестирование, отладка и модификация. На этом этапе выясняется, согласуются ли результаты эксперимента с теоретическими следствиями из модели в пределах определенной точности - анализ функционирования модели данной социальной информационной системы, выявление отклонений фактических эксплуатационных характеристик от проектных значений, установление причин отклонений, устранение недостатков, обеспечение стабильных эксплуатационных характеристик модели. Происходит либо усложнение модели, чтобы она была более адекватной действительности, либо ее упрощение ради достижения практически приемлемого решения.
Именно данный этап позволяет определить качественный уровень как созданной модели, так и действующей информационной социальной системы. Один из важнейших критериев оценки - функциональная эффективность. Она имеет отношение к скорости, стоимости и качеству выполнения рутинных задач. Математическое и компьютерное моделирование, тем самым, определяет оптимальный сценарий социальной информационной системы.
Однако при проведении моделирования практической социальной деятельности в области информационных систем во многих случаях нельзя быть уверенным, что определение проблемы и ее решение были сделаны верно или наилучшим образом. Это происходит потому, что в такой системе существует очень много сложных вопросов, с которыми сталкиваются люди, проектирующие и моделирующие информационные системы. Третий, заключительный этап математического моделирования социальных информационных систем может иметь индефинитную протяженность во времени, что вызвано решением следующих вопросов:
1) социальные информационные системы включают в себя большое разнообразие сложно согласуемых областей данных: функциональные области социальной сферы, поведение людей в организации, управление данными, телекоммуникации и др.;
2) информационные технологии развиваются очень быстро и непредсказуемо, что приводит к необходимости создавать методы сравнения различных тенденций развития информационных технологий, проблем, возможностей;
3) не существует универсальных подходов к построению математической модели.
Проблемы упорядочения и структуризации данных характерны для любых информационных систем социальной сферы, где добываемые знания отличаются высоким уровнем неопределенности, неполнотой и фрагментарностью, а интерпретация - большой долей субъективности. Компьютерная технология предлагает разработчикам и пользователям разнообразные средства создания, ведения и использования компьютерного моделирования.
Моделирование информационных социальных систем, в которых представлены хранение и обработка информации, осуществляется с помощью вычислительной техники, что является бурно развивающейся отраслью индустрии информационных технологий.
Поступила в редакцию 12 ноября 2008 г.
Zhulikov S.E., Zhulikova O.V. Life cycle of mathematical modelling in the sphere of so-cial information systems. The article deals with interrelation of several research directions: mathematical, defined by the used methods; social scientific, including the definition “social sys-tems”; technical, set by the development and the increasing importance of informatiology. The analysis of one of the approaches to understanding and definition of stages of life cycle of ma-thematical modelling of social informa-
tion systems explains the process of creation of the given kind of model as the development process of the social organisation that pulls together the given scientifically-creative activity with its object - information social system, thereby improving the quality of the decision of a set task.
Key words: social information system, life cycle, mathematical modelling, the modelling purpose, designing, functional model, information technology.
УДК 519.95
ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ МЕДИЦИНСКОГО ОБЪЕКТА НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
© Н.А. Зенкова, М.С. Сергеева
Ключевые слова: экспертная система, искусственные нейронные сети, медицинский объект, общеклиническое исследование крови.
В данной статье рассматривается разработка экспертной системы на основе аппарата искусственных нейронных сетей для медицинского объекта (начальная диагностика здоровья пациентов на основе результатов общеклинического исследования крови).
В настоящее время во всем мире большое значение приобрели исследования в области искусственного интеллекта. Они направлены на разработку программ, решающих такие задачи, с которыми лучше справляется человек, поскольку требуют вовлечения различных функций человеческого мозга, таких как способность к обучению на основе восприятия, особой организации памяти, способности делать выводы на основе суждений и др.
В настоящее время экспертные системы (ЭС) являются быстро прогрессирующим направлением в области искусственного интеллекта.
Экспертные системы - специальные программы для ЭВМ, основанные на алгоритмах искусственного интеллекта и предполагающие использование соответствующей информации, полученной ранее от экспертов в заданной предметной области.
Особым направлением в области разработки экспертных систем являются ЭС, основанные на аппарате искусственных нейронных сетей (ИНС).
Экспертные системы, построенные на основе ИНС, способны к обучению на основе вновь поступивших данных, т. е. навыки такой системы возрастают после каждого сеанса экспертизы.
Нами была разработана экспертная система на основе искусственной нейронной сети для начальной диагностики здоровья пациентов на основе результатов общеклинического исследования крови.
Общеклиническое исследование крови является одним из важнейших диагностических методов, кото-
рый тонко отражает реакцию кроветворных органов на воздействие на организм различных физиологических и патологических факторов. Во многих случаях оно играет большую роль в постановке диагноза.
В понятие «общеклиническое исследование крови» входят определение концентрации гемоглобина, подсчет количества эритроцитов, цветового показателя, лейкоцитов, скорости оседания эритроцитов и лейкоцитарной формулы.
Выборка для обучения ИНС представляла собой результаты общего анализа крови четырехсот пациентов. Входами обучающей выборки явились десять показателей общего анализа крови, включающие: НЬ - гемоглобин (г/л) - Х1; скорость оседания эритроцитов (мм/ч) - Х2; лейкоциты (109/л) - Х3; эритроциты (1012/л) - Х4; цветовой показатель - Х5; лейкоцитарная формула (базофилы - Х6, нейтрофилы палочкоядерные
- Х7, нейтрофилы сегментоядерные - Х8, лимфоциты -Х9, моноциты - Х10).
В качестве выходов ИНС были приняты различные состояния здоровья пациента, данные экспертом и соответствующие результатам анализа крови - Г: 1 -здоров; 2 - необходимо амбулаторное лечение; 3 - необходимо стационарное лечение; 4 - экстренная госпитализация.
Программа, реализующая модуль работы с ИНС, позволяет выбрать два типа настройки сети - ручной, когда пользователь сам настраивает сеть для обучения или автоматический - сеть настраивается самостоятельно. В качестве метода минимизации ошибки
